파인튜닝과 의미론적 검색은 자연어 처리에서의 서로 다른 접근법을 제시한다. 파인튜닝은 특정 작업을 위한 모델의 성능 개선에 초점을 맞추는 반면, 의미론적 검색은 문서의 의미를 벡터 형태로 임베딩하여 빠르고 정확한 정보 검색을 가능하게 한다. 각 방법은 특정한 상황과 목표에 따라 그 장점을 최대화할 수 있다.